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标题: 算法大全第30章__偏最小二乘回归 [打印本页]

作者: 普大帝    时间: 2022-8-22 17:29
标题: 算法大全第30章__偏最小二乘回归
你好!我是陪你一起进阶人生的普大帝!愿你成才!祝你成长!: ^5 Q/ Z$ F) Z! e
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偏最小二乘回归
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在实际问题中,经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系,并研究用一组变量(常称为自变量或预测变量)去预测另一组变量(常称为因变量或响应变量),除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析(MLR),提取自变量组主成分的主成分回归分析(PCR)等方法外,还有近年发展起来的偏最小二乘(PLS)回归方法。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归
7 k% l1 x* ~8 g建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析,典型相关分析和线性回归分析方法的特点,因此在分析结果中,除了可以提供一个更为合理的回归模型外,还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容,提供更丰富、深入的一些信息。2 h$ |8 v& Q: }3 N
本章介绍偏最小二乘回归分析的建模方法;通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较。
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作者: huangma    时间: 2022-9-2 12:07
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